走出警局时，晨曦正刺破云层，将江城染上一层金边。
张宇还在兴奋地复盘与警方合作的细节，
花瑶则低头整理着“AI医生”的分析报告，
指尖划过屏幕上“早期肺癌诊断准确率92.3%”的字样，眼底闪着光。
我却忽然停下脚步，抬头看向远处医院的轮廓。
启明的声音在他脑海中响起：
【根据最新临床数据统计，我国每年新增早期癌症患者约400万例，
除肺癌外，胃癌、乳腺癌、结直肠癌的早期检出率不足30%，误诊率高达27%。】
“下一个目标，”
林寻突然开口，打断了张宇的话，
“我们要给‘AI医生’加上新模块——
早期胃癌诊断。”
张宇和花瑶同时愣住。
“胃癌？”
花瑶下意识地问，
“可是我们目前的模型只针对肺部影像……”
“正因为难，才要做。”
林寻语气坚定，
“肺癌模型的成功，证明AI在医学影像识别上的潜力。
但癌症是狡猾的敌人，我们不能只守着一块阵地。
启明，把你昨晚整理的早期胃癌内镜影像数据集调出来。”
话音刚落，我的私人平板上已弹出密密麻麻的数据——
那是启明利用速记能力，
从全球顶尖医学期刊和数据库中爬取的10万+例早期胃癌内镜图像及病理报告。
【已完成初步标注，可用于迁移学习。但胃黏膜病变形态复杂，
与炎症、息肉的鉴别难度远超肺结节，
需要更精密的特征提取算法。】
张宇立刻明白了林寻的意图，搓了搓手：
“挑战！我喜欢！不过算力是个问题，
现有的服务器跑肺癌模型还行，要同时训练胃癌模块……”
“我来解决。”
我掏出手机，调出一个联系人，
“上次帮我们搭建安全防火墙的李教授，
他所在的国家重点实验室有闲置的超算资源，我去申请合作。”
我的语气带着不容置疑的决断——
这是前世特种兵执行任务时，面对复杂战局养成的雷厉风行。
花瑶看着我专注的侧脸，忽然想起他曾说过的话：
“医学不是闭门造车。”
她深吸一口气，翻开笔记本：
“我可以联系医院消化内科的导师，获取临床病例支持，同步验证模型的准确性。
对了，早期胃癌的血清标志物数据，
或许能和影像识别结合起来，提高诊断特异性？”
“好主意！”
我眼睛一亮，
“多模态融合！启明，立刻启动‘AI医生’2.0版本的框架设计，
优先整合内镜影像与血清标志物分析模块。”
【收到。框架设计启动，预计耗时14小时。
检测到用户林寻心率略高于基线，建议补充能量。】
启明的提醒带着一丝人性化的关切。
我失笑，从背包里摸出一块巧克力——这是他保持高强度工作的习惯，
或许也是前世在野外执行任务时留下的“后遗症”，
对高能量食物有种近乎本能的免疫力缺乏（格外依赖）。
“走吧，”
他拍了拍张宇的肩膀，将平板递给花瑶，
“先回学校。从今天起，‘AI医生’的战场，要从肺部延伸到消化道了。”
阳光穿过梧桐树叶，在三人身上投下跃动的光斑。
张宇抱着笔记本电脑快步跟上，嘴里念叨着“卷积神经网络优化方案”；
花瑶低头看着平板上飞速滚动的代码，指尖在虚拟键盘上敲出轻快的节奏；
我走在最前，背影挺拔如松，脑海中已开始推演与超算中心对接的技术细节——
这一次，我们要让“AI医生”不仅能“发现”危险，更能在与癌症的赛跑中，
为人类赢得更早的生机。
而这场无声的战役，才刚刚吹响第二声号角。
“林寻，又在泡实验室？”
清脆的女声传来，花瑶端着两杯咖啡走进我的专属“小角落”——
一个被各种医学文献和代码手稿堆满的工位。
作为我在医学系最好的朋友，她是少数几个知道我“秘密”的人之一。
我抬起头，眼神锐利而平静，点了点头：
“嗯，在整合一份关于早期肺癌影像组学特征提取的最新文献，有点复杂。”
“又是那种看一眼就让我头大的？”
花瑶咋舌，将咖啡递过去，
“不过有‘启明’在，对你来说也不算事儿吧？”
我嘴角微不可察地勾起一丝弧度，脑海中一个温和的电子音响起：
【文献核心观点已梳理完毕，与现有早期肺癌诊断模型算法的融合路径已规划，
可随时调取。】
这就是我的底气——“启明”，
一个来源成谜、只有他能感知和交互的超级AI助手，代号“AI启明”。
“还好，”
我接过咖啡，语气平淡，
“主要是里面涉及的一些多模态数据融合算法，
我想尝试优化到我们的模型里，提升早期肺癌的检出率和特异性。”
他口中的“我们”，指的是他和“启明”共同开发的“AI医生”早期肺癌诊断模型。
花瑶知道我的厉害，也知道他那个从不示人的“AI启明”有多逆天，
没有多问，只是叮嘱道：
“别太累了，你这身体……”
提到身体，我眼神微凝。没人知道，我并非普通学生。
“我没事。”
我摇摇头，将思绪拉回眼前。
【叮！检测到用户思维波动，关联到过往军事经验数据。
提示：当前研究重点为医学模型优化，建议专注。】
“启明”的声音适时响起。
我收敛心神，看向电脑屏幕上复杂的文献内容。
凭借“超强速记”，我早已将文献全文一字不落地记入脑海，
再加上“启明”的深度解析和辅助推演，吃透这份文献并融入“AI医生”计划，
对我而言确实不算难事。
很快，关于优化“AI医生”早期胃癌诊断模型的研究计划初稿完成。
但接下来，我需要大量的计算资源来训练和验证新的算法。
“启明，校内的服务器算力不够，我们需要更强的算力支持。”
林寻在心中默念。
【分析完毕。
最优方案：申请使用学校国家重点实验室闲置的‘天河x号’超算资源。】
“启明”迅速给出结论。
第二天，林寻整理好所有申请材料，找到了负责国家重点实验室管理的李教授。
“李教授，这是我的申请，希望能借用实验室闲置的超算资源，
用于‘AI医生’早期肺癌诊断模型的算法优化和训练。”
林寻将材料递上，态度谦逊。
李教授是国内知名的生物医学工程专家，
看过我之前发表的几篇关于医学影像AI分析的论文，
对这个年轻人颇为欣赏。
他接过材料，仔细翻阅着，不时点头：
“林寻啊，你的这个早期肺癌诊断模型很有前景。
超算资源确实闲置了一部分，按理说是可以支持有价值的科研项目……”
就在李教授准备点头同意时，实验室里几个正在忙碌的研究员闻声围了过来。
“李教授，这怎么行？”
一个戴眼镜的中年研究员皱眉道，“‘天河x号’是什么级别？
那是给国家级重大项目、资深研究员用的！
他一个研一的学生，刚入门没多久，资历太浅了，懂不懂怎么高效利用超算？
别到时候把资源浪费了，还影响我们后续的项目排期！”
“就是！我们的项目还在排队呢，凭什么给他一个毛头小子先用？”
另一个研究员也附和道，语气中充满了不屑和质疑，
“早期肺癌诊断模型？
这种噱头玩意儿，网上一搜一大把，能有什么真东西？
我看他就是想借超算的名头给自己脸上贴金！”
研究员们你一言我一语，核心观点只有一个：
林寻资历太浅，根本不配使用超算！
我站在那里，脸色平静，眼神却渐渐冷了下来。
特种兵的经历让我习惯了在质疑和压力下行动。
我没有动怒，只是看着李教授，等待我的决定。
李教授有些为难，
一边是有潜力的新人项目，
一边是实验室老研究员的集体反对和现实的资历问题。
我深吸一口气，开口道：
“各位老师，我知道资历是个问题。
但我相信，我的项目价值值得这份资源投入。
我的‘AI医生’模型，目前在公开数据集上的表现，
已经超越了国际上同类的大部分模型。
如果能得到超算支持，我有信心在三个月内，
将早期肺癌的AI诊断准确率再提升至少五个百分点，
假阳性率降低三个百分点以上。”
我的声音不大，却带着一种不容置疑的笃定。
这种笃定，源自“AI启明”的精确计算，也源自他特种兵生涯中锤炼出的自信。
我的话并没有平息质疑，反而引来更多的嗤笑。
“年轻人，口气不小啊！”
“五个百分点？说的跟喝水一样简单！”
李教授看着争论的双方，又看了看我那份详尽到令人惊叹的研究计划，
陷入了沉思。
这不仅仅是一次资源申请，更像是一场年轻学者向固有规则发起的挑战。
我没有再争辩，
我知道，口舌之争毫无意义。
我需要的，只是一个证明自己的机会。
我的目光落在李教授身上，也在心中对“启明”下令：
【启明，准备plan b，分析实验室现有网络拓扑和安全协议……必要时，
展示我们的‘诚意’。】